df = pd.ExcelFile.parse('data.xlsx') 1 df=pd.ExcelFile.parse('data.xlsx') 結果は上述のread_excel()と同じです。 引数なども全く同じで処理速度も違いがないようなので、基本的にはread_excelを使用すれば良いと思います。 インデックスを指定して読み込む インデックスを指定して読み込...
pandas.read_excelにencodingパラメータが指定できなくなりました。 参考サイト:Thinking in Python 取り扱うExcelに「伹」や「髙」が含まれており、encodingを指定しない場合にコレが欠落してしまいます。※encodingが指定できた古いバージョンだとどうなのか、は未確認 以下のようなキーワードで検...
『Python実践データ100本ノック』のサンプルで、エクセルファイルを読み込むコードを試していたら、以下エラー発生。 ImportError:Installxlrd>=0.9.0forExcelsupport 解決方法 openpyxlをインストール pipinstallopenpyxl pandasのread_excel()のパラメータにengineを指定 # 修正前 # kokyaku_data = pd...
df = pd.read_csv("input.csv", header=0, index_col=0, encoding="SHIFT-JIS") data = df.to_numpy() すると、下のような「data」というnumpy配列が出来たと思います。 ここで重要なのが、「nan」は文字ではなく実数(float64)として読み込まれていることです。
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importpandasaspd# エクセルが置いてあるファイルパスを指定filepaths=glob('./*.xlsx')# 読み込んだエクセルを読み込む。読み込んだエクセルには、\n、¥n、\u0020などエスケープシーケンスが入った文字が多く入っている。df=pd.read_excel(filepaths[0],engine='openpyxl')...dfに対し...
そのような人がビッグデータを分析する必要が生じた場合、読み込めるファイル容量に制限があるMicrosoft ExcelやAccessでは分析は困難です。また、Tableauのようなデータ分析ツールが使えればいいですが、ライセンスを購入するにもお金がかかります。そこで、このような非Pythonユーザーでもビッグ...